Céreq

Réussite scolaire, réussite professionnelle, l’apport des données longitudinalesXXIes journées d’étude sur les données longitudinales dans l’analyse du marché du travail, Dijon, 19-20 juin 2014

Échanges du Céreq

R E L IEF 48

juin 2014

Gérard Boudesseul

Thomas Couppié

Cécile Détang-Dessendre

Roméo Fontaine

Jean-François Giret

Christine Guégnard

Philippe Lemistre

Patrick Mayen

Séverine Millotte

Patrick Werquin

(Coordonnateurs)

5

Sommaire

Session 1 9

Parcours de réussite à l'école

Du primaire au collège : des ruptures dans la définition de la réussite et leurs effets 11Joanie Cayouette-Remblière

Performances et « valeur ajoutée » : les changements d'établissement font aussi des différences 23Guillaume Dupuy

Les effets de la ségrégation sociale et migratoire sur le parcours scolaire dans l'enseignement postobligatoire à Genève 35Samuel Charmillot

Focus sur la réussite lors de la transition de l'école obligatoire au postobligatoire au canton du Tessin 47Serena Ragazzi, Jenny Marcionetti, Giovanna Zanolla, Elena Casabianca

Quelle réussite pour les immigrés ?

Sélection précoce, objectifs de formation et réussite scolaire individuelle. Le cas des descendants d'immigrés d'ex-Yougoslavie en Suisse 59Andrès Gomensoro

Pathways enabling success for vulnerable immigrants in Switzerland, Canada and France 67Christian Imdorf, Maarten Koomen, Thomas Meyer, Canisius Kamanzi, Jake Murdoch, Christine Guégnard

Quels emplois pour quels diplômes chez les immigré-e-s en France ? 79Alina Toader

Parcours de réussite sur le marché du travail

Les parcours professionnels des salariés agricoles : quel impact des contrats temporaires ? 91Sonia Bellit

Accélérateurs et freins de la reprise d'emploi : le cas des chômeurs indemnisés 103Damien Euzénat, Nicolas Prokovas

Les positions différenciées de jeunes peu qualifiés sur le marché du travail 115Philippe Bregeon

Rémunération, satisfaction salariale et réussite professionnelle en début de vie professionnelle 125Catherine Béduwé, Arnaud Dupray

Session 2 137

Inégalités de réussite dans les études supérieures

Frais d'inscription et parcours des étudiants dans l'enseignement supérieur 139Séverine Chauvel, Pierre Clément, David Flacher, Hugo Harari-Kermadec, Sabina Issehnane, Léonard Moulin, Ugo Palheta

Lutte contre les inégalités d'accès à l'enseignement supérieur au Liban 153Maissam Nimer

Réussite à l'université et composition socioéconomique de l'établissement secondaire fréquenté 165Marc Demeuse, Nathanaël Friant, Stéphanie Malaise

Quand les aspirations scolaires font place à l'indécision : effet sur la persévérance aux études supérieures au Canada 175Canisius Kamanzi, France Picard

6

La réussite au féminin

Les déroulements de carrières féminines dans les métiers techniques : entre déterminants et sentiments de réussite 185Alexandra d'Agostino, Dominique Epiphane, Irène Jonas, Fred Séchaud, Emmanuel Sulzer

La lente transition de la réussite scolaire à la réussite professionnelle des femmes kanak en Nouvelle-Calédonie 195Marie Berrah, Catherine Ris

Les parcours de double réussite (sportive et scolaire) de normaliennes : entre « déclassement » et retour sur probabilité 207Carine Érard, Catherine Louveau

La mesure de la réussite à l'école

Que disent les notes des « compétences » des élèves ? 213Josiane Paddeu, Patrick Veneau

Notes en mathématiques au brevet des collèges et orientation en 1re S 223Josette Costes, Virginie Houadec, Konstanze Lueken

Le redoublement : un gage de réussite ? 233Karine Daeppen

Session 3 241

Les conditions favorables à la réussite

La rencontre du scolaire et de l'extrascolaire : les transitions familiales et la poursuite des études au Canada 243Nicolas Bastien, Pierre Doray, Canisius Kamanzi, Benoît Laplante

La réussite dans l'enseignement supérieur

Entrer à l'université : les figures d'un ajustement progressif 253Ekaterina Melnik Olive, Sylvie David

Intégrer une ENS… et après ? 265Pierre Bataille

Comment a évolué le profil de réussite d'études longues dans l'enseignement supérieur ? 277Magali Jaoul-Grammare

Les bénéfices de l'alternance

Les parcours de transition de l'école au monde du travail après un arrêt de formation 289Barbara Duc, Nadia Lamamra

L'enseignement agricole : une filière de la réussite pour les élèves en difficultés scolaires ? 299Laure Minassian

L'apprentissage comme voie de réussite à coup sûr ? 309Emmanuel Sultzer, Valérie Ilardi

Session 4 319

Réussite et perspectives internationales

La figure de réussite, une clé pour appréhender les bifurcations scolaires et professionnelles dans leur contexte sociétal 321Sylvain Bourdon, Maria-Eugenia Longo, Johanne Charbonneau

Quelles libertés réelles au sein des systèmes éducatifs et au-delà ? Une comparaison France-Suisse 331Noémie Olympio, Vanessa di Paola

7

Les labyrinthes de la réussite

Parcours scolaire et insertion professionnelle d’une cohorte de Québécois : identification de facteurs de réussite 345Julie Auclair, Marie-Ève Blackburn, Marco Gaudreault, Nadine Arbour, Steven Brooks, Suzanne Veillette

L'étude de la solution transitoire du Pretirocinio d'orientamento 357Jenny Marcionetti

Raccrochage par la formation ?

Décrocher et raccrocher : une réussite scolaire et professionnelle est-elle possible pour les jeunes sans diplôme ? 369Céline Goffette, Isabelle Recotillet

Le passage en formation professionnelle qualifiante : moment charnière dans le parcours des chercheurs d'emploi ? 379Matthieu Veinstein, Isabelle Sirdey, Frédéric Romano

Session 5 391

Deux mesures de l'efficacité de l'éducation

Quelle est la valeur ajoutée du brevet de technicien supérieur pour l'insertion professionnelle des jeunes ? 393Béatrice Le Rhun, Olivier Monso

Évaluation longitudinale de l'expérience pédagogique de Galatasaray 405Haluk Levent, Jean-Jacques Paul

Session 6 413

L'apprentissage, une voie de réussite ?

La formation en alternance, une voie de réussite pour tous ? L’impact de l’origine ethnique en Allemagne 415Mona Granato

Les trajectoires situées de participation pour mieux comprendre les parcours de formation des apprentis 425Barbara Duc

De la troisième à l'emploi : quatre années de suivi d'impétrants apprentis 435Marie-Hélène Jacques

La valorisation des diplômes sur le marché du travail

Qu'est-ce que réussir son accès à la qualification ? 447Magali Jaoul-Grammare, Philippe Lemistre

Une analyse des trajectoires professionnelles des diplômés universitaires catalans 461José Navarro-Cendejas

Interrogations croisées sur la réussite

Les réussites dont les enseignants apprennent à se satisfaire 471Sylvain Broccolichi, Christophe Joigneaux

Expérimentation d'une épreuve diagnostique de français sur objectif universitaire 477Marie Beillet, Dominique Casanova, Marc Demeuse

277

Comment a évolué le profil de poursuite d’études longues dans l’enseignement supérieur ? Une comparaison Génération 98 - Génération 2007

Magali Jaoul-Grammare*

L’accès aux différents stades de la scolarité est l’une des inégalités sociales les plus importantes qui caractérisent les sociétés développées. En France, le problème des inégalités à l’école n’est pas récent : dès 1 792 dans le Rapport et projet de décret sur l’organisation générale de l’instruction publique,Condorcet est l’un des premiers à soulever ce problème. Il faudra cependant attendre les lois Ferry pour qu’il soit réellement pris en considération. Toutefois, si la IIIe République crée l’école du peuple, elle ne crée pas l’école unique et si les Trente Glorieuses amènent une massification de l’enseignement (Lévy-Garboua, 1976), la démocratisation attendue suite aux nombreuses mesures politiques, se heurte rapidement au poids des facteurs socioéconomiques ; le système éducatif n’apparaît alors que comme un lieu de reproduction des différences sociales, « les titres donnant droit à profession » (Bourdieu, 1988, p. 26). En effet, il y aurait égalité face aux études si les seuls facteurs d’influence n’étaient que les capacités et les goûts des individus et non leur origine sociale.

L’enseignement de masse s’était fondé sur deux principaux objectifs : garantir le même service à tous les individus et garantir à chacun un service correspondant à ses besoins. L’État va ainsi donner la priorité, à la fois aux groupes les plus défavorisés et à la valorisation des talents. Or, s’il est aujourd’hui largement admis que l’enseignement de masse a amené une démocratisation, celle-ci est qualifiée de quantitative (Prost, 1986) : grâce à la généralisation de la scolarité, plus d’individus ont accès à l’éducation, mais les inégalités ne sont pas pour autant supprimées, elles sont simplement déplacées (Prost, 1986).

En effet, lorsque de plus en plus d’individus ont accès à l’éducation, ce sont ceux appartenant aux groupes les plus favorisés qui vont en bénéficier jusqu’à atteindre des taux d’accès égaux à 100 % ; les groupes moins favorisés n’en bénéficieront qu’ensuite si l’expansion se poursuit. Ce processus qui, en France, a principalement touché le collège dans les années 1960 puis le lycée dans les années 1980, est connu dans la littérature sous l’appellation « Maximally Maintained Inequality » (Raftery et Hout, 1993). Pour ces auteurs, la baisse des inégalités n’est possible en cas de diffusion de l’éducation que si les groupes les plus favorisés atteignent un taux d’accès maximum. La réduction des inégalités va alors être fortement conditionnée par les stratégies de choix d’orientation des individus issus des milieux aisés (Lucas, 2001 ; Ball et alii, 2002).

Le problème est d’autant plus difficile à appréhender que selon les populations auxquelles sont appliquées les méthodes d’évaluation, les résultats renvoient parfois à des conclusions différentes (Selz et Vallet, 2006) : en appliquant la méthode des odds ratios1 sur toute la population, les inégalités d’accès aux diplômes en fonction de l’origine sociale, semblent avoir baissé. Si l’on réduit l’échantillon à un certain type de diplôme, les inégalités scolaires selon l’origine sociale persistent (Blossfeld et Shavit, 1993).

Ainsi, malgré la référence à l’équité et l’efficacité lors des réformes des modes d’organisation du système éducatif2, la réussite scolaire demeure fortement corrélée à l’origine sociale (Crahay, 2000) et ce rôle est d’autant plus important que l’on observe un effet cumulatif des différents types d’inégalités tout au long de la scolarité (Duru-Bellat, 2003 ; Jaoul-Grammare, 2010) tant et si bien qu’il existe finalement un effet « pérenne » des inégalités (Duru-Bellat, 2003) et que la démocratisation scolaire semble s’essouffler

* CNRS/BETA-Céreq, université de Strasbourg, jaoulgrammare@beta-cnrs.unistra.fr.1 Cette méthode permet de mesurer l’inégalité d’accès aux diplômes selon l’origine sociale indépendamment des transformations structurelles.2 Par exemple, en France, dès la rentrée 2009, a été adoptée la loi sur l’assouplissement de la carte scolaire (affectation d'un élève dans un établissement d’enseignement secondaire correspond à son lieu de résidence). Selon le ministère de l’Éducation nationale, cette modification est « une manière de favoriser l'égalité des chances et la diversité sociale au sein des établissements scolaires » (http://www.education.gouv.fr/cid5509/assouplissement-de-la-carte-scolaire.html).

278

(Beaud, 2008). De plus, alors que normalement, une des missions du service public de l'enseignement supérieur est de contribuer « à la réduction des inégalités sociales ou culturelles et à la réalisation de l'égalité entre les hommes et les femmes » (code de l’éducation), on constate qu’avec la mise en place du LMD dès 1998, les inégalités sociales ne s’atténuent pas (Jaoul-Grammare, 2013). En effet, cette réforme, par l’augmentation de la durée des études sanctionnant le premier diplôme reconnu – la licence – d’une part, et par l’augmentation du coût des études ensuite, va contribuer radicalement à augmenter les inégalités sociales.

De précédents travaux (Jaoul-Grammare, 2007, 2008) menés à partir de la base Génération 98, montraientque plus un individu va loin dans l’enseignement supérieur, plus les facteurs sociaux ont une influence sur son parcours. Toutefois, une étude menée par la suite sur la base Génération 2004 nuance ces résultats en montrant que ces tendances ne se confirment plus dans toutes les voies de l’enseignement supérieur : il existe un effet différencié de l’origine sociale selon l’orientation choisie à l’entrée dans l’enseignement supérieur (Jaoul-Grammare et Nakhili, 2010).

À partir de nos premiers résultats, un précédent travail mené sur la base de données du Céreq Génération98 avait permis d’identifier plusieurs profils individuels de parcours dans l’enseignement supérieur et de souligner un effet cumulatif des inégalités scolaires et sociales (Jaoul-Grammare, 2010). Partant de là, l’objectif de cet article est de poursuivre cette analyse en se focalisant uniquement sur les parcours d’études longues afin de répondre à la problématique suivante : comment a évolué le profil de poursuite d’études longues dans l’enseignement supérieur depuis 1998 ? La réforme LMD a-t-elle réellement permis de lutter contre les inégalités ?

Deux réponses s’offrent à nous : d’une part, il est possible que le système d’enseignement supérieur atténue enfin les différences sociales et culturelles et qu’ainsi, le parcours dans l’enseignement supérieur soit indépendant de l’origine sociale des individus ; en effet, avec la réforme LMD mise en place en 1998, le niveau bac+4 n’est plus reconnu comme un diplôme. Ainsi, plus d’individus – quelles que soient leurs origines – devraient théoriquement poursuivre au-delà de ce palier. D’autre part, on peut penser qu’être issu d’un milieu aisé favorise toujours la poursuite d’études notamment en cas d’études longues. En effet, l’accès aux niveaux les plus élevés de l’enseignement supérieur est relativement restreint et beaucoup moins démocratisé que le début de parcours, d’où une influence plus marquée des variables sociales.

La tentative de réponse à cette problématique se fera en deux temps. Dans une première partie, nousprésentons les bases de données utilisées – Génération 98 et 2007 – et décrivons le rôle des facteurs individuels dans la poursuite d’études ; ensuite, nous analysons les profils de réussite au-delà de la 4e

année d’études dans l’enseignement supérieur et nous étudions comment ce profil a évolué entre 1998 et 2007.

1. Le rôle des facteurs individuels dans la poursuite d’études

Lorsque l’on aborde le problème des inégalités et de la réussite scolaire, on oppose souvent Bourdieu et Boudon, qui tout en donnant à l’origine sociale un rôle essentiel, ont une explication différente des inégalités scolaires.

Dès 1964, Bourdieu propose une explication holiste aux inégalités scolaires en les expliquant par un autre fait social : les inégalités sociales favorisées par le rôle non neutre de l’école. Pour lui, les inégalités scolaires sont liées au fonctionnement de l’institution scolaire et sont incluses dans le système de « reproduction sociale » : des individus issus de familles inégales possèdent dès le départ des dotations inégales et vont aspirer à des positions inégales (Duru-Bellat, 2003). Selon lui, les individus cherchent à maintenir ou à améliorer leur position sociale ; l’école est alors un instrument de reproduction sociale et tant qu’elle ne traitera pas identiquement des enfants issus de milieux différents, elle n’aura comme seul résultat que de reproduire les inégalités sociales. Ainsi, l’école ne favorise pas l’égalité des chances mais renforce les inégalités. On considère deux milieux sociaux, que Bourdieu nomme dominés (1) et dominants (2), qui diffèrent au départ par leurs dotations en capital culturel, économique et social. Pour Bourdieu, l’école va favoriser la reproduction de ces inégalités initiales. Parce que l’école véhicule la culture dominante, les enfants de dominants s’adaptent facilement alors que les enfants de dominés

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connaissent des problèmes dits « d’acculturation » (assimiler une autre culture). Comme le souligne Maurin (2007), « l’école produit des inégalités alors qu’une de ses principales fonctions est de tenter de les réduire ».

À l’opposé, Boudon (1973) s’inscrit dans le courant de l’individualisme méthodologique pour expliquer les inégalités scolaires : il ne les explique pas par d’autres faits sociaux mais par l’ensemble des actions antérieures de l’individu. Pour Boudon, les dispositions sociales ont un rôle mineur en comparaison de la succession d’arbitrages réalisés. Son analyse diffère de celle de Bourdieu car il considère l’école comme neutre. Pour lui, le système scolaire est caractérisé par un ensemble de points de bifurcation tel qu’à chacun d’entre eux, il existe des stratégies individuelles, fonction de l’origine sociale. À chaque étape, la probabilité de chaque éventualité dépend de l’origine sociale de l’individu ; plus un individu est issu d’une classe sociale élevée, plus la probabilité de choisir la voie menant à des études supérieures complètes est importante. À chaque étape du parcours scolaire, les individus vont comparer les coûts et avantages de chaque décision. Un élève issu d’un milieu modeste s’arrêtera plus facilement après l’obtention du baccalauréat (ce qui est déjà une réussite par rapport aux parents et qui représente un faible coût d’arrêt) alors qu’un individu issu d’un milieu aisé aura tendance à poursuivre (en raison du coût psychologique trop élevé d’arrêt des études).

En s’inspirant de ces modèles théoriques, nous avons tout d’abord estimé la probabilité de poursuivre des études longues en fonction des diverses variables individuelles. Les données empiriques utilisées sont issues de deux enquêtes Génération du Céreq : Génération 98 (G98) et Génération 2007 (G07), mises à disposition par le centre Maurice Halbwachs. Ces deux enquêtes longitudinales sur les individus sortis du système éducatif respectivement en 1998 et 2007, proposent une série d’indicateurs décrivant le parcours de formation, l’insertion ainsi que les caractéristiques sociodémographiques des individus. Parmi les individus composant ces bases de données, nous avons sélectionné les individus titulaires d’un baccalauréat général ayant au moins un niveau de formation3 4+. Afin d’avoir une base de données parfaitement renseignée, nous avons supprimé les individus qui présentaient une ou plusieurs variables mal ou pas renseignée. Enfin, sur la base des variables retenues, nous avons effectué certains regroupements de modalités afin de rendre notre modèle plus pertinent. Les variables retenues sontprésentées dans le tableau 1.

Tableau 1VARIABLES ET MODALITÉS RETENUES

Variable Modalités et regroupements éventuelsParcours Poursuivi/Arrêté

Genre Fille / GarçonPCS du père et de la mère PCS favorable (cadre, artisan chef d’entreprise), PCS

intermédiaire (prof. intermédiaire, agriculteur), PCS défavorable (employé, ouvrier)

Série du baccalauréat L / ES / SScolarité jusqu’au baccalauréat

(G98)/jusqu’en classe de 6ème (G07)Avance / Normal / Retard

Orientation après le baccalauréat Filières peu sélectives (DEUG et autres) / Filières faiblement sélectives (IUT, BTS, formation sanitaire et sociale) /

Filières fortement sélectives (santé, CPGE, écoles ingénieurs et de commerce)

Lieu de naissance de l’individu/parents France / Etranger

En revanche, l’originalité de notre approche est de créer une variable « parcours » à partir de la variable « niveau de formation » : tous les individus qui ont une formation de niveau 4+ ont un parcours qui s’arrête à bac+1, tous les autres individus de la base poursuivent leur parcours après la première année. Donc à l’issue de la première année, pour tous les individus de niveau 4+, la variable parcours = arrêt et pour tous les autres la variable parcours = poursuite. Après la deuxième année du parcours dans l’enseignement supérieur, seuls les individus des niveaux 1, 2 et 3 sont présents. Ceux de niveau 3 vont stopper leur parcours (Parcours = arrêt) et ceux des niveaux 1 et 2 vont poursuivre (Parcours = poursuite). Enfin pour la poursuite d’études après la 4e année, seuls sont concernés les individus des niveaux 1 et 2 ;

3 Niveau 4+ = bac+1 ; niveau 3 = bac+2 ; niveau 2 = bac+3 et 4 ; niveau 1 = bac+5 et plus.

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pour les individus de niveau 2, la variable parcours = arrêt et pour ceux de niveau 1, parcours = poursuite. Au final, pour le palier bac+4, nous n’avons plus que 8 962 individus pour la base G98 et 5 508 pour la base G07 (ceux qui ont poursuivi après la 1re année, la 2e et la 3e année).

Pour 1998, parmi les 8 962 individus, 4 666 (52 %) stoppent leurs études après la 4e année et 4 296 (48 %) poursuivent en 3e cycle (Annexe 1). Le genre semble être une variable qui pèse dans la poursuite d’études en 3e cycle, avec une surreprésentation des garçons parmi les individus poursuivant leurs études (53 %). En revanche, si le parcours semble peu lié à la nationalité des parents ou de l’individu, il apparaît que le capital économique et culturel est très discriminant : seuls les enfants dont les parents ont une PCS favorable affichent un taux de poursuite supérieur à 50 %. En ce qui concerne les différences de capital humain, on observe une hiérarchisation des baccalauréats dans la poursuite d’études du type S>ES>L où les bacheliers scientifiques affichent un taux de poursuite de 63 %. L’état de la scolarité au baccalauréat pèse également dans la poursuite d’études longues : près des deux tiers des individus ayant du retard en classe de terminale ne poursuivent pas au-delà de la 4e année. Enfin, seules les filières très sélectives présentent un taux de poursuite supérieur à 50 % ; si le taux d’arrêt pour les filières faiblement sélectives (56 %) peut se comprendre en raison de la finalité de ce type d’études (filières courtes), il est plus surprenant pour l’université (63 %).

Pour l’année 2007, parmi les 5 508 individus, 62 % poursuivent en 5e année contre seulement 48 % en 1998. Cette augmentation du taux de poursuite est le reflet du passage au LMD et la reconnaissance des diplômes de niveau bac+3, 5 et 8. Comme pour 1998, les filles sont toujours sous représentées dans les études longues : elles ne représentent toujours que 47 % des effectifs des individus poursuivant leurs études. Les variables de capital humain ont une influence identique au début de parcours et la hiérarchisation des baccalauréats est toujours présente. Contrairement à 1998, l’impact de la mise en place du LMD est visible : toutes les filières ont un taux de poursuite supérieur à 50 % (avec toutefois 84 % de poursuite pour les filières fortement sélectives) mais le changement le plus important est une poursuite d’études beaucoup plus importante pour les individus ayant au départ opté pour de filières courtes 55 % contre 44 % en 1998). En ce qui concerne la nationalité, si celle des parents ne semble toujours pas avoir d’impact sur la poursuite d’études, il apparaît que celle de l’individu semble avoir une légère influence avec une proportion d’individus étrangers plus importante. Enfin, si l’écart entre les PCS favorable et défavorable s’est réduit (20 points d’écart en 1998 contre 14 en 2007), il n’en demeure pas moins qu’avoir un père cadre est très avantageux.

L’estimation des odds-ratios permet de quantifier l’influence des diverses variables (Annexe 2). De manière générale, les modèles estimés montrent que les variables individuelles – scolaires et sociales – ont un pouvoir explicatif qui a baissé entre les deux générations : le Pseudo-R² passe de 0,284 en 1998à 0,19 pour 2007. En revanche, le rôle des variables sur la poursuite d’études n’a que très peu changé.

Bien que moins importante, l’influence du genre sur la poursuite d’études demeure très marquée : les garçons ont plus de chances de poursuivre des études au-delà de la 4e année (1,7 fois plus en 1998 et 1,4 fois plus en 2007). Au niveau des facteurs scolaires, les deux générations présentent des caractéristiques très proches : posséder un bac S ou ES reste un élément favorisant la poursuite d’études longues (respectivement 4 et 1,7 fois plus de chances en 1998 et 3 et 1,6 en 2007). L’influence des orientations choisies est également la même pour les 2 générations : par rapport aux filières peu sélectives (université), avoir choisi des filières fortement sélectives (CPGE, santé, écoles), offre 3 fois plus de chances de poursuivre des études longues. En ce qui concerne les caractéristiques des parents, en 1998 comme en 2007, avoir un père ayant une PCS favorable influence positivement la poursuite d’études longues. Enfin, pour la génération 1998, en fin de parcours, seule la nationalité de l’individu joue positivement (être français offre 1,4 fois plus de chance de poursuivre) alors que pour la génération 2007, on n’observe aucune influence de la nationalité (de l’individu ou des parents).

À partir de là, nous avons affiné l’analyse en déterminant des profils d’individus qui poursuivent leurs études dans l’enseignement supérieur après la 4e année. La comparaison des profils pour les deuxgénérations va permettre de voir comment ces profils ont évolué.

4 Nous prenons ici le Pseudo-R² de Nagelkerke qui est une version améliorée du Pseudo-R² de Cox & Snell et qui est donc plus proche de la réalité.

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2. Profils de réussite et évolution entre les deux générations

Afin de déterminer le profil des individus qui poursuivent leurs études, nous avons mené une analyse factorielle des correspondances multiples (ACM). C’est une méthode d’analyse sur variables qualitatives décrivant exhaustivement le phénomène à étudier. Proposée dans les années 1960 par Benzécri, elle est devenue la méthode privilégiée des descriptions de données qualitatives, notamment en sociologie. Elle est basée sur le fait que l’existence de cooccurrences puisse mettre en évidence, sans hypothèse préalable et de manière inductive, certaines structures de dépendance, pas toujours évidentes, entre les variables analysées. Concrètement, il s’agit de représenter sur un même graphique les modalités de toutes variables afin de voir la symétrie des rôles joués par l’ensemble des modalités. Même si les graphiques constituent les résultats les plus significatifs, il faut toutefois tenir compte de la quantité d’information contenue dans les données (contribution relative) ainsi que de l’apport à l’étude des diverses modalités étudiées (contribution absolue). Comme la plupart des méthodes d’analyse de données, l’ACM se déroule en plusieurs étapes :

- analyse des valeurs propres ; les valeurs propres représentent la quantité d’information contenue dans les données. Il convient donc de sélectionner un nombre de valeurs propres impliquant la perte d’information la plus faible possible. Nous utilisons pour cela le critère des pourcentages significatifs qui consiste à ne conserver que les valeurs propres apportant un pourcentage significatif d’information supplémentaire : à partir de la courbe des pourcentages cumulés de l’information contenue dans chaque valeur propre, on détermine le moment d’inflexion à partir duquel, les valeurs propres supplémentaires n’apportent pas d’information significative à l’analyse5. Le nombre de valeurs propres retenues représente le nombre d’axes utilisés pour les représentations graphiques : si deux valeurs propres sont retenues, cela signifie que 2 axes – dits axes factoriels – (soit 1 système d’axes), regroupent l’essentiel de l’information contenue dans les données ;

- étude des contributions ; il existe deux types de contributions : la contribution absolue (CTA) qui représente le poids de la modalité de la variable dans l’apparition de l’axe factoriel et la contribution relative (CTR) qui est la qualité de représentation de la modalité de la variable sur un axe. Les valeurs seuils de rejet sont respectivement de 0,1 pour la CTA (la modalité est responsable de moins de 10 % de l’apparition de l’axe factoriel, c’est-à-dire de l’information contenue dans cet axe) et de 0,3 pour la CTR (la qualité de représentation de la modalité sur l’axe est inférieure à 30 %). Si des modalités présentent des CTA ou des CTR inférieures au seuil de rejet, elles sont ôtées de l’analyse. Ces valeurs sont plus faibles que dans d’autres méthodes comme l’analyse factorielle simple ; cela tient au fait que l’ACM est une méthode pessimiste ;

- analyse graphique ; on interprète les groupes de modalités qui apparaissent après projection sur le ou les systèmes d’axes. L’analyse graphique est la partie qui nous intéresse le plus ici puisque c’est à partir des graphiques établis dans l’analyse que nous pourrons mettre en lumière les divers profils individuels ;

- projection de modalités supplémentaires ; dans la plupart des cas, l’analyse n’est menée que sur une sélection de variables, appelées variables actives, sur lesquelles sont calculés les critères précédents (valeurs propres, CTR, CTA) ; les autres variables non sélectionnées, sont qualifiées de variables supplémentaires et n’interviennent que dans l’analyse graphique. En effet, l’ACM offre la possibilité de projeter l’ensemble des modalités des variables, actives et supplémentaires, afin d’affiner les interprétations.

5 Il existe deux autres critères empiriques de sélection des valeurs propres. Le premier critère est une variante du critère de Kaiser utilisé en analyse en composantes principales et qui consiste à retenir les valeurs propres représentant jusqu’à (1/P) % de l’information, P étant le nombre de variables ; le second critère propose de retenir tous les axes ayant un coefficient de corrélation élevé avec au moins une variable d’origine.

282

À partir des variables retenues, nous effectuons deux regroupements de variables pour déterminer le profil des individus :

- un groupe de variables scolaires identifiables comme du « capital humain » qui représente les variables dont l’individu est responsable et qui devraient être les seules à avoir une influence sur son parcours.

- un groupe de variables sociales assimilables à du « capital social et culturel » qui représente les variables dont l’individu n’est pas responsable et qui ne devraient pas influencer son parcours scolaire (tableau 2).

Tableau 2LES DIVERSES FORMES DE CAPITAL PRÉSENTES DANS LES DONNÉES

Capital humain Baccalauréat, scolarité, orientation post-bacCapital social et culturel Genre, PCS des parents, nationalité de l’individu et des

parents

La distinction de ces deux types de variables va nous permettre d’appréhender le rôle de chaque type de capital dans la poursuite d’études mais également de voir s’il existe une sorte de compensation entre les deux types de capital ou au contraire s’il existe un cumul des inégalités. Pour cela, nous réalisons l’ACM en prenant comme variables actives les variables du groupe « capital humain » et la variable « parcours ».Les variables de « capital social » seront prises en compte en tant que variables supplémentaires6.

2.1. Profil de réussite et facteurs scolaires

Pour les deux années considérées 1998 et 2007, le critère de sélection nous conduit à garder deux valeurs propres qui représentent rivement 92 % et 87 % de l’information contenue dans les données. Pour l’année 1998, en raison de la faiblesse des contributions relatives, la modalité « scolarité normale » est retirée de l’analyse. Pour l’année 2007, c’est la modalité « retard » qui n’est pas prise en compte.

Les graphiques obtenus mettent en évidence deux profils (cf. graphiques 1 et 2 sans tenir compte des variables en italique) :

- poursuite d’études : individu ayant de l’avance (en 6e ou au bac), possédant un baccalauréat S et ayant opté pour les filières fortement sélectives ;

- arrêt d’études : individu ayant un baccalauréat L ou ES, ayant redoublé et ayant choisi les filières peu sélectives ou faiblement sélective ce qui dans ce dernier cas s’explique par la nature même des ces filières courtes qui proposent un diplôme de niveau bac+2 ou 3.

Si le premier profil ne fait que rendre compte du parcours « élitiste », le second profil bien sûr ne signifie pas que les titulaires d’un bac L ou ES vont forcément arrêter leurs études après la 4e année ; il souligne seulement la difficulté plus grande à poursuivre des études longues lorsqu’on cumule plusieurs critères. Cette première distinction de profils met en évidence l’accumulation des inégalités de réussite et des inégalités de choix ou d’orientation soulignée par Duru-Bellat (2003) et Nakhili (2005). D’une part, on a un effet cumulatif « positif » avec le premier profil et un effet cumulatif « négatif » avec le second profil.

2.2. Profil de réussite et facteurs sociaux

En projetant les variables de capital social et culturel, on voit qu’aux dispositions passées scolaires qui se cumulent, viennent s’ajouter, au fur et à mesure de l’avancée dans le parcours dans l’enseignement supérieur, les facteurs sociaux. En effet, si l’on regroupe l’ensemble des variables et des modalités au sein d’une seule et même analyse grâce à la projection de variables supplémentaires, on peut voir que le profil favorable et le profil défavorable d’un point de vue des variables scolaires, ont tendance à se superposer avec des profils favorables et défavorables d’un point de vue des variables sociales (graphiques 1 et 2 en

6 Il est toutefois à noter que l’étude menée ici a également été réalisée en inversant le rôle attribué à chaque groupe de variables. Les profils individuels obtenus sont identiques.

283

tenant compte des variables en italique), soulignant d’autant plus l’effet cumulatif mis en avant précédemment. Ce phénomène met l’accent sur le fait que l’école, non seulement ne corrige pas les inégalités sociales ou culturelles, mais au contraire, les amplifie, impliquant ce qu’il est commun d’appeler un « effet Mathieu » (Walberg et Tsaï, 1983).

Cette superposition des profils est également vérifiable pour l’année 2007 ce qui souligne une persistance des profils, favorable et défavorable et un cumul des inégalités tout au long du parcours dans l’enseignement supérieur.

Graphique 1PROFIL DE POURSUITE D’ÉTUDES LONGUES EN 1998

Graphique 2PROFIL DE POURSUITE D’ÉTUDES LONGUES EN 2007

Sources : enquêtes Genération 98 et 2007, Céreq

284

Conclusion

Les résultats obtenus dans cette analyse relativisent profondément la démocratisation annoncée de l’enseignement supérieur, tant par les chercheurs que par les politiques, et la baisse des inégalités qui l’accompagne. En effet, les études mettent en évidence plusieurs profils individuels qui soulignent les fortes inégalités qui marquent encore l’enseignement supérieur français ; inégalités de succès certes mais encore et surtout inégalités de genre, inégalités sociales et inégalités culturelles. En effet, malgré la mise en place de la réforme LMD et les objectifs affichés d’équité, il apparaît malheureusement que pour prétendre faire des études longues, il vaut mieux être un fils de cadre qu’une fille d’ouvrier… Nous soulignons également le caractère cumulatif des inégalités (effet Mathieu) qui au fur et à mesure que l’individu avance dans son parcours scolaires, agrègent leurs effets – positifs ou négatifs – et déterminent ainsi la réussite individuelle.

En ce qui concerne l’évolution du profil de réussite entre 1998 et 2007, nous montrons une persistance à la fois des profils et des effets cumulatifs des inégalités tout au long de l’enseignement supérieur, rejoignant ainsi les résultats de Jaoul-Grammare et Magdalou (2013) selon lesquels entre 1992 et 2004, les inégalités injustes7 dans l’enseignement supérieur français n’ont pas baissé.

Il apparaît ainsi que les réformes touchant le supérieur n’atténuent pas les inégalités. Ainsi, il serait peut être intéressant d’identifier plus tôt les individus à profil défavorable (dès le secondaire) et de mettre en place des nouvelles modalités d’attribution des bourses d’études. Une autre solution serait la mise en place d’une politique spécifique d’aide aux étudiants « à risque d’échec » ouvrant un meilleur accès au crédit étudiant.

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7 On entend ici par inégalités injustes, les inégalités qui ne résultent pas d’un choix personnel de l’individu comme les inégalités liées au genre ou à l’origine sociale.

285

http://www.inegalites.fr/spip.php?article235&var_recherche=Duru%20bellat&id_mot=31

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286

Annexe 1 DESCRIPTION DE L’ÉCHANTILLON

1998 2007

Poursuite Arrêt Poursuite Arrêt

Effectifs % Effectifs % Effectifs % Effectifs %

Genre Fille 2 008 39,4 3 088 60,6 1 601 54,7 1 325 45,3

Garçon 2 288 59,2 1 578 40,8 1 790 69,3 792 30,7

Bac L 392 22,2 1 375 77,8 302 38,7 479 61,3

S 3 260 62,8 1 929 37,2 2 476 71,5 987 28,5

ES 644 32,1 1 362 67,9 613 48,5 651 51,5

Scolarité au bac Normal 2 661 50,6 2 602 49,4 2 938 60,4 1 930 39,6

Avance 977 56,3 758 43,7 405 73 150 27

Retard 658 33,5 1 306 66,5 48 56,5 37 43,5

Filières Peu sélective 2 037 36,8 3 499 63,2 1 507 51,9 1 399 48,1

Faiblement sélective 484 44,2 612 55,8 558 54,9 459 45,1

Fortement sélective 1 775 76,2 555 23,8 1 326 83,7 259 16,3

PCS Père Défavorable 987 36,1 1 748 63,9 873 53,2 768 46,8

Intermédiaire 597 43,3 783 56,7 530 58,4 378 41,6

Favorable 2 712 56,0 2 135 44,0 1 988 67,2 971 32,8

Lieu naissance France 4 174 47,7 4 584 52,3 3 281 61,4 2 064 38,6

Etranger 122 59,8 82 40,2 110 67,5 53 32,5

Lieu naiss père France 3 908 48,1 4 224 51,9 3 056 61,7 1 894 38,3

Etranger 388 46,7 442 53,3 335 60 223 40

Lieu naiss mère France 3 914 47,9 4 258 52,1 3 090 61,8 1 909 38,2

Etranger 382 48,4 408 51,6 301 59,1 208 40,9

PCSmère Défavorable 2 159 43,1 2 855 56,9

Information indisponibleIntermédiaire 425 49,1 440 50,9

Favorable 1 712 55,5 1 371 44,5

Total 4 296 47,94% 4 666 52,06% 3 391 61,6% 2 117 38,4%

Sources : enquêtes Genération 98 et 2007, Céreq.

287

Annexe 2 ESTIMATION DE LA PROBABILITÉ DE POURSUITE D’ÉTUDES APRÈS LA 4E

ANNÉE EN FONCTION DES DIVERSES

VARIABLES INDIVIDUELLES : COMPARAISON DES ODDS RATIOS

Probabilité de poursuivre après la 4eannée Odds ratios G1998 Odds ratios G2007

BAC-L Ref.

BAC-ES 1,7*** 1,6***

BAC-S 4*** 3***

Scolarité-Normal Ref.

Scolarité-Redoublement 1,7*** NS

Scolarité-Avance 1,1* 1,5***

Genre-Fille Ref.

Genre-Garçon 1,7*** 1,4***

PCS Père-Défavorable Ref.

PCS Père-Intermédiaire NS 1,2*

PCS Père-Favorable 1,7*** 1,4***

PCS mère-Défavorable Ref. -

PCS mère-Intermédiaire 1,2* -

PCS mère-Favorable 1,1** -

Filières-Peu sélective Ref.

Filières-Faiblement sélective NS 0,9*

Filières-Fortement sélective 3,2*** 3,3***

Lieu Naiss-France Ref.

Lieu Naiss-Etranger 1,4** NS

Lieu naiss père-France Ref.

Lieu naiss père-Etranger NS NS

Lieu naiss mère-France Ref.

Lieu naiss mère-Etranger NS NS

Pseudo R² 0,28 0,19

Sources : enquêtes Genération 98 et 2007, Céreq. Niveau de significativité : * p < 0,1 ; ** p< 0,05 ; *** p< 0,01 ; NS = non significatif. Lecture : en 1998, un garçon avait 1,7 fois plus de chances qu’une fille de poursuivre ses études après la 4e année. En 2007 il avait 1,4 fois plus de chances.

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